Publicado el: 2025-11-26
Actualizado el: 2025-11-27
Nvidia todavía está en el centro de la historia del hardware de IA, pero ya no funciona sola.
En los centros de datos, las GPU de Nvidia impulsan la mayoría de los grandes modelos de lenguaje actuales. Los analistas estiman que la compañía aún controla entre el 80 % y el 90 % del mercado de aceleradores de IA, y sus chips H100 y H200 constituyen la columna vertebral de la infraestructura global de entrenamiento de IA.
Al mismo tiempo, la competencia avanza con mayor rapidez, los grandes clientes buscan proveedores secundarios y los chips personalizados de plataformas en la nube empiezan a tener éxito. Esta combinación está configurando tanto la trayectoria de crecimiento de Nvidia como la configuración comercial en todo el complejo de chips de IA (AI chip).
Este comentario es sólo para fines informativos y no constituye asesoramiento de inversión.
La economía de la IA está atrayendo una enorme cantidad de capital hacia chips y centros de datos. Bloomberg Intelligence estima que la IA generativa podría generar alrededor de 2 billones de dólares en ingresos para 2032.
Se estima que el gasto en infraestructura de centros de datos globales vinculados a la IA alcanzará entre 290 y 300 mil millones de dólares en el período 2024-2025, de los cuales Alphabet, Microsoft, Amazon y Meta serán responsables de casi 200 mil millones de dólares.
Del lado de la oferta, AMD proyecta que el mercado más amplio de chips de IA, incluidos aceleradores, CPU y redes, podría alcanzar alrededor de 1 billón de dólares para 2030.
Ese pronóstico supone que el actual casi monopolio de Nvidia en aceleradores de IA se diluirá gradualmente a medida que sus rivales lancen hardware más competitivo.
Para los comerciantes, esto es importante de dos maneras:
Esto crea un potencial de ingresos muy grande para Nvidia y sus pares.
Aumenta el riesgo de que los márgenes y la cuota de mercado actuales de Nvidia se vean presionados por los nuevos chips y los precios.
A continuación se presentan los nombres clave listados cuya tecnología y rendimiento de acciones influyen más directamente en cómo los inversores piensan sobre Nvidia.
Advanced Micro Devices (AMD) es el competidor directo más visible de Nvidia en GPU para centros de datos.
Su serie Instinct MI300 ya se está distribuyendo a los principales proveedores de la nube, y la gerencia ha previsto ingresos por GPU para centros de datos de IA de aproximadamente 4.500 millones de dólares este año, con una visión a largo plazo de un mercado de chips de IA de 1 billón de dólares.
Los ingresos del tercer trimestre de 2025 alcanzaron alrededor de 9,2 mil millones de dólares, un 36 por ciento más año tras año, con EPS por encima de las expectativas, y la compañía espera un mayor crecimiento en el cuarto trimestre impulsado por los productos de IA.
Grandes clientes como Microsoft, Meta y OpenAI desean evitar la dependencia de un único proveedor. Incluso la adopción parcial de las GPU de AMD les da ventaja en la negociación de precios con Nvidia.
Cuando los titulares destacan las victorias de AMD o las sólidas previsiones de IA, los inversores suelen alternar entre ambas acciones en lugar de invertir en el sector. Esto puede limitar el potencial alcista a corto plazo de Nvidia, especialmente cuando las valoraciones tecnológicas parecen exageradas.
Intel está intentando volver a ingresar a la carrera de la computación de alto rendimiento con su línea Gaudi de aceleradores de IA y las nuevas GPU Arc Pro para IA y cargas de trabajo de estaciones de trabajo.
En Computex 2025, la empresa anunció una mayor disponibilidad de Gaudi 3 en formatos de escala de rack y PCIe, apuntando a proveedores de nube e inteligencia artificial empresarial.
Si bien la base de ingresos de Intel en IA aún es pequeña en comparación con la de Nvidia, cada implementación creíble de Gaudi ofrece a los hiperescaladores una segunda o tercera opción para entrenamiento e inferencia. Con el tiempo, esto debilita la capacidad de Nvidia para cobrar precios elevados por GPU.
Alphabet es ahora uno de los competidores más serios a largo plazo de Nvidia, aunque la mayoría de sus chips de IA se utilizan internamente o se venden a través de Google Cloud.
Las unidades de procesamiento tensorial (TPU) de Google son aceleradores de IA personalizados que ejecutan sus propios modelos y cargas de trabajo de clientes.
La documentación de la nube sugiere que las instancias más nuevas de TPU v5e y v6e pueden ofrecer un rendimiento por dólar varias veces mejor para ciertas tareas de inferencia que las configuraciones de GPU comparables, y algunos estudios de caso muestran un costo de inferencia entre un 50 y un 65 por ciento menor cuando las cargas de trabajo se trasladan de los clústeres de GPU de Nvidia a las TPU.
Los informes dicen que Meta está en conversaciones para gastar miles de millones de dólares en TPU de Google a partir de 2027, y podría alquilar TPU a través de Google Cloud el próximo año.
La reacción del mercado ha sido contundente. Tras estos titulares, el valor de mercado de Nvidia cayó más de 100 mil millones de dólares en un día, mientras que las acciones de Alphabet alcanzaron nuevos máximos.
Si tan solo uno o dos hiperescaladores cambian el 10 por ciento de su gasto de capital futuro en IA de Nvidia a TPU, podría desacelerar el crecimiento del centro de datos de Nvidia y comprimir su múltiplo de valoración.
Broadcom no es un proveedor de GPU, pero co-diseña aceleradores de IA y chips de red con hiperescaladores, incluidos componentes vinculados a las plataformas TPU de Google.
Su posición como proveedor de silicio personalizado y redes de alta velocidad ofrece a los grandes clientes de la nube un camino alternativo: en lugar de comprar sistemas Nvidia de extremo a extremo, pueden diseñar sus propios ASIC con Broadcom y confiar en sus conmutadores e interconectarse para escalar clústeres.
Eso reduce la posibilidad de Nvidia de capturar cada dólar gastado en hardware de IA, incluso si las GPU siguen siendo el núcleo de muchos sistemas.
Marvell se centra en la infraestructura de los centros de datos de IA: interconexiones ópticas, ASIC personalizados y silicio de red que vinculan miles de GPU o XPU.
El material de la empresa y un análisis reciente destacan un creciente mercado direccionable total relacionado con IA de alrededor de 55 mil millones de dólares para silicio e interconexiones personalizados, y señalan que el negocio ASIC de Marvell prácticamente se ha duplicado a medida que los hiperescaladores intensifican la IA.
Para Nvidia, Marvell no es un rival directo, pero facilita a los proveedores de nube la creación de sistemas a medida donde Nvidia es solo un elemento entre muchos. Esto puede limitar la capacidad de Nvidia para consolidar diseños integrales en redes, conmutadores y aceleradores.
Las plataformas Snapdragon de Qualcomm, incluidos los últimos chips para PC de la serie 8 Gen 5 y X, integran potentes NPU para IA en el dispositivo.
A medida que más cargas de trabajo de IA se ejecutan directamente en teléfonos y PC, es posible que menos tareas de bajo a mediano rendimiento necesiten acceder a las GPU en la nube. Con el tiempo, esto divide la demanda entre los aceleradores de centros de datos y la computación en el borde.
Esto no elimina la necesidad de las GPU Nvidia, pero puede reducir el ritmo al que crecen los requisitos de inferencia en la nube, especialmente para modelos más pequeños o sensibles a la latencia.
Arm no vende chips terminados a gran escala. En su lugar, licencia arquitecturas de CPU y NPU utilizadas en numerosos procesadores con capacidad para IA.
Nuevas plataformas como los subsistemas de cómputo Lumex de Arm y Armv9.7-A se centran en un mayor rendimiento de IA, mejores operaciones de matriz y seguridad, abarcando dispositivos, vehículos y centros de datos.
Cuanto más se difundan los núcleos optimizados para IA de Arm, más fácil será para los OEM diseñar su propio silicio de IA en lugar de depender completamente del ecosistema de Nvidia.
Taiwan Semiconductor Manufacturing no es un competidor directo, pero fabrica la mayoría de las GPU avanzadas de Nvidia, junto con chips para AMD, Apple y otros.
Produce más del 90 por ciento de los chips más avanzados del mundo y espera ventas récord impulsadas por la demanda de IA.
Comentarios recientes de los directores ejecutivos de Nvidia y TSMC sugieren que Nvidia está impulsando la producción de más obleas para satisfacer los pedidos de IA. La forma en que TSMC asigna capacidad de vanguardia entre sus rivales afecta directamente la capacidad de Nvidia para aumentar los envíos de unidades.
Micron se encuentra en el corazón del hardware de IA a través de la memoria de alto ancho de banda (HBM), que se apila directamente junto a los aceleradores de IA. Sus productos HBM3E ofrecen más de 1,2 TB/s de ancho de banda por cubo y ya están diseñados en las principales plataformas AMD Instinct.
SK Hynix y Micron juntos dominan el HBM de grado IA, y un análisis reciente apunta a un crecimiento anual de la memoria IA cercano al 30 por ciento hasta 2030, con señales de una reducción de la oferta y un aumento de los precios.
Los mayores costos de memoria pueden reducir los márgenes del sistema de Nvidia o impulsar a los clientes a explorar arquitecturas alternativas que utilicen la memoria de manera más eficiente.
Desde una perspectiva de mercado, Nvidia sigue siendo el nombre de referencia que marca el tono para los chips de IA.
Estadísticas recientes de precios y rangos, a fines de noviembre de 2025:
| Existencias | Último cierre (USD) | Rango de 52 semanas (USD) | Distancia desde el máximo de 52 semanas | Rendimiento aproximado de 1 año |
|---|---|---|---|---|
| Nvidia (NVDA) | 177.82 | 86,62 – 212,19 | ~16% por debajo del máximo | ~+31% |
| AMD (AMD) | 206.13 | 76,48 – 267,08 | ~23% por debajo del máximo | ~+51% |
| TSMC (TSM) | 284.68 | 134,25 – 311,37 | ~9% por debajo del máximo | ~+57% |
| Micrón (MU) | 224.53 | 61,54 – 260,58 | ~14% por debajo del máximo | ~+115% |
Nvidia mantiene una tendencia alcista generalizada en el horizonte de un año, pero la acción se está consolidando por debajo de su máximo de 52 semanas. Esto refleja tanto las enormes ganancias previas como la creciente preocupación por la competencia y la valoración.
AMD y Micron tienen un desempeño de precios más sólido durante 12 meses, lo que ofrece a los operadores alternativas líquidas cuando el sentimiento en Nvidia se deteriora.
La valoración a futuro se mantiene alta en todo el grupo. Los últimos datos muestran que Nvidia y AMD cotizan con múltiplos PER a futuro más altos que TSMC y Micron, que se sitúan más cerca del 20% y del 15%, respectivamente.
Cuando aparecen noticias sobre las TPU de Google o las posibles opciones de chips de Meta, el mercado a menudo reacciona primero en Nvidia y luego restablece los precios en AMD, Broadcom, TSMC y Micron dependiendo de qué lado del comercio parezca más expuesto.
Para los traders, lo importante no es tanto elegir un único ganador sino entender hacia dónde podría rotar el capital a continuación.
Con EBC Financial Group, los clientes pueden:
Opere con Nvidia y sus principales competidores junto con los principales índices, pares de divisas y materias primas.
Utilice herramientas de gráficos avanzadas para realizar un seguimiento de rangos, rupturas y fortalezas relativas en los nombres de chips de IA.
Gestione el riesgo con órdenes de stop loss y take profit al operar con acciones de semiconductores volátiles.
Combine CFD sobre acciones e índices para cubrir la exposición de la cartera al sector tecnológico más amplio.
Operar con productos apalancados conlleva un alto nivel de riesgo y puede no ser adecuado para todos los inversores. Podría perder más de su inversión inicial. Considere sus objetivos y busque asesoramiento independiente si lo necesita.
En GPU para centros de datos, AMD es el competidor más cercano en términos comparables gracias a su línea de aceleradores Instinct, que ya se distribuye a gran escala a proveedores de nube. Los aceleradores Gaudi de Intel y las TPU de Google también son importantes, pero actualmente se dirigen a un conjunto más reducido de cargas de trabajo.
Las TPU de Google ofrecen un rendimiento más económico para algunas tareas de IA, y grandes compradores como Meta podrían adoptarlas a partir de 2027. Eso aumenta el riesgo de que el gasto futuro en IA se aleje parcialmente de Nvidia.
Un análisis reciente muestra que la participación de las empresas tecnológicas en el valor de mercado del S&P 500 ha aumentado más rápido que su participación en las ganancias, y el Nasdaq cotiza muy por encima de su P/E promedio a largo plazo. Nvidia, AMD y otros líderes en inteligencia artificial se encuentran entre los nombres más caros, lo que aumenta la sensibilidad a cualquier decepción en las ganancias o señal de competencia.
Son socios, pero aún compiten por el dinero destinado al hardware de IA. TSMC controla la capacidad de chips avanzados, mientras que Micron y SK Hynix dominan el suministro de HBM, por lo que sus precios y producción determinan los costos y el crecimiento de Nvidia.
Sí. EBC Financial Group ofrece acceso a Nvidia y a muchos de sus principales competidores a través de acciones o CFD , además de los principales índices y divisas. Consulte siempre las especificaciones del producto para su región y recuerde que operar con margen conlleva un riesgo significativo.
Nvidia sigue siendo la acción de referencia en chips de IA, con una participación dominante en aceleradores de IA y un sólido crecimiento de las ganancias.
Al mismo tiempo, la lista de competidores creíbles está creciendo, desde las GPU de AMD y los aceleradores Gaudi de Intel hasta las TPU de Google, Broadcom y Marvell en silicio personalizado y proveedores como TSMC y Micron en fabricación y memoria.
Para los operadores, esto significa que la historia de los chips de IA ya no se limita a una sola acción. Es un sector expuesto a la competencia, el riesgo de valoración y flujos de capital muy grandes.
El seguimiento de cómo estos nombres se negocian entre sí puede ayudar a identificar la rotación, cubrir riesgos y detectar nuevas oportunidades a medida que evoluciona el ciclo del hardware de IA.
Si está considerando operar con Nvidia o sus competidores, utilice límites de riesgo claros, monitoree de cerca el flujo de noticias y trabaje con un corredor regulado como EBC Financial Group.
Aviso legal: Este material es solo para fines informativos generales y no pretende ser (ni debe considerarse) asesoramiento financiero, de inversión ni de ningún otro tipo en el que se deba confiar. Ninguna opinión expresada en este material constituye una recomendación por parte de EBC o del autor sobre la idoneidad de una inversión, valor, transacción o estrategia de inversión en particular para una persona específica.
